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数据标注优秀案例集之四 | 时空智能数据标注标准化实践
来源:国家数据局
申报单位:武汉大学
推荐单位:湖北省数据局
一、案例简介
时空数据来源广、模态多、标注标准不统一,制约着地理人工智能技术发展。武汉大学团队制定了地理人工智能系列标准,涵盖时空数据标注概念模型、标注编码国际标准和样本库行业规范,引领行业遥感数据标注标准化工作。研制样本标注工具服务软件和大规模遥感样本库LuojiaSet,实现产业化应用。形成ISO和OGC地理人工智能国际标准,领导ISO地理信息服务标准体系建设。
地理人工智能数据标注标准化实践系统图
二、举措与成效
一是建立了时空智能样本数据统一标注模型标准。
针对时空数据标注不统一的问题,牵头制定国际开放地理信息协会OGC TrainingDML-AI标准,并转为ISO标准(ISO 19178-1)和国家标准,涵盖时空数据标注概念模型、编码等标准规范。获2023年OGC国际社区影响力奖(Community Impact Award),推动自然资源领域遥感数据标注标准化工作,满足国家与行业急需。
二是研制了自主可控的样本标注工具服务软件。
为克服数据标注异构性和集成处理难题,研制标准化的时空数据标注处理软件PyTDML,实现从“数据标注”到“模型训练”的时空数据标注闭环流程,支持包括亚马逊、微软、谷歌、NASA在内的国际社区STAC拓展,中、英、法等多国推出兼容标准的产品,实现产业化应用。
三是构建了大规模规范化样本库。
依据TrainingDML-AI国际标准,构建了千万级大规模规范化样本库LuojiaSet。涵盖多尺度、多任务的遥感影像样本,被国际摄影测量与遥感学会收录为开源数据库,并写入OGC创新成果报告,为30余国家/地区的4000多用户提供服务。
三、特色亮点
一是牵头制定时空数据标注系列国际标准,形成地理人工智能国际竞争优势。
该标准构成我国在OGC牵头的国际标准,在ISO和OGC实现了地理信息AI标准从无到有跨越式发展,形成我国时空数据标注的创新先发优势,由此引导ISO地理信息服务标准体系的建设。
二是研制行业地理人工智能样本数据库建设规范,打造标准落地行业应用的最佳实践。
形成“标准制定-工具研制-行业应用”领先解决方案,开发了样本标注工具服务软件和千万级遥感样本库,在中国智能遥感开源生态联盟推广,带动了国家、省市卫星遥感中心的样本库建设。
三是获全球认可,引领了行业样本标注建设。
通过深度融入ISO、OGC、STAC等国际开放社区,主导布局国际标准、国家标准和行业规范建设,促进时空数据标注标准制定与应用。
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创建时间:
2025-06-19
10:07
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